CN105945949A - 面向智能机器人的信息处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向智能机器人的信息处理方法及系统，方法包括：接收输入的多模态交互数据；根据多模态交互数据判断是否满足主动交互的条件；如果满足则调用感情知识库中保存的针对当前用户的感情参量；基于感情参量，与用户进行主动交互。应用本发明，智能机器人能够基于感情参量主动地与用户进行交互，能够主动向用户表达感情状态，而且采用作为历史情绪的量化积分的感情参量使得智能机器人感情的表达循序渐进，跳跃性小，大大提高了用户的体验效果，有利于培养用户对智能机器人的依赖感和使用黏性。

Description

面向智能机器人的信息处理方法及系统

技术领域

本发明涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种面向智能机器人的信息处理方法，还涉及一种面向智能机器人的信息处理系统。

背景技术

随着科学技术的不断发展，信息技术、计算机技术以及人工智能技术的引入，机器人的研究已经逐步走出工业领域，逐渐扩展到了医疗、保健、家庭、娱乐以及服务行业等领域。人们对于机器人的要求也从简单重复的机械动作提升为具有高度智能型、自主性及与其他智能体交互的智能机器人。对于智能机器人来说，其不仅需要具有完成指定工作的能力，还需要能够在许多场合与人协助完成任务，这就要求智能机器人能够与人进行有效的情感和信息交流。

然而，现有的智能机器人与用户进行交互的过程中，智能机器人的主动交互通常指的是以知识、专业话题等作为引导的交互，缺乏主动的感情交流，不能培养用户的依赖感和用户黏性。此外，智能机器人的感情表达不具备循序渐进的过程，跳跃性大、不连贯。可以看出，现有的智能机器人无法提供最佳的用户体验。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：现有的智能机器人缺乏主动的感情交流，不能培养用户的依赖感和用户黏性。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种面向智能机器人的信息处理方法及系统。

根据本发明的一个方面，提供了一种面向智能机器人的信息处理方法，其包括：

接收输入的多模态交互数据；

根据所述多模态交互数据，判断是否满足主动交互的条件；

在判断出满足主动交互的条件时，调用感情知识库中保存的针对当前用户的感情参量；

基于所述感情参量，与所述用户进行主动交互。

优选的是，所述主动交互的条件为：所述用户处于空闲状态，或者，在结束被动交互后所述用户未离开。

优选的是，上述面向智能机器人的信息处理方法，还包括：构建所述感情知识库，包括：

获取历史交互过程中针对所述用户的情绪参量及其发生的频次和时长；

根据所述情绪参量及其发生的频次和时长，得到针对所述用户的感情参量；

将所述感情参量保存在所述感情知识库中。

优选的是，从记忆系统中获取历史交互过程中针对所述用户的情绪参量及其发生的频次和时长。

优选的是，上述面向智能机器人的信息处理方法，还包括：利用从所述记忆系统中获取的最新的情绪参量及其发生的频次和时长，来更新针对所述用户的感情参量。

根据本发明的另一个方面，提供了一种面向智能机器人的信息处理系统，其包括：

多模态交互数据接收模块，设置为接收输入的多模态交互数据；

判断模块，设置为根据所述多模态交互数据，判断是否满足主动交互的条件；

感情知识库，设置为保存有感情参量；

感情参量调用模块，设置为在所述判断模块判断出满足主动交互的条件时，调用所述感情知识库中保存的针对当前用户的感情参量；

主动交互模块，设置为基于所述感情参量，与所述用户进行主动交互。

优选的是，所述主动交互的条件为：所述用户处于空闲状态，或者，在结束被动交互后所述用户未离开。

优选的是，上述面向智能机器人的信息处理系统，还包括：构建模块，设置为构建所述感情知识库；所述构建模块包括：

历史信息获取单元，设置为获取历史交互过程中针对所述用户的情绪参量及其发生的频次和时长；

感情参量获取单元，设置为根据所述情绪参量及其发生的频次和时长，得到针对所述用户的感情参量；

保存单元，设置为将所述感情参量保存在所述感情知识库中。

优选的是，所述历史信息获取单元具体设置为：从记忆系统中获取历史交互过程中针对所述用户的情绪参量及其发生的频次和时长。

优选的是，上述面向智能机器人的信息处理系统，还包括：更新模块，设置为利用从所述记忆系统中获取的最新的情绪参量及其发生的频次和时长，来更新针对所述用户的感情参量。

与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：

本发明使得智能机器人具备了自主表达感情的能力，而非必须受到用户触发的时候才能表达。在合适的时机或场合下，智能机器人能够基于感情参量主动地与用户进行交互，能够主动向用户表达感情状态，而且采用作为历史情绪的量化积分的感情参量使得智能机器人感情的表达循序渐进，跳跃性小，大大提高了用户的体验效果，有利于培养用户对智能机器人的依赖感和使用黏性。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1示出了本发明实施例面向智能机器人的信息处理方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例中构建感情知识库的方法的流程示意图；

图3示出了本发明实施例中更新感情知识库的方法的流程示意图；

图4示出了本发明实施例面向智能机器人的信息处理系统的结构示意图；以及

图5示出了本发明实施例中构建模块的结构示意图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

现有的智能机器人与用户进行交互的过程中，智能机器人的主动交互通常指的是以知识、专业话题等作为引导的交互，缺乏主动的感情交流，不能培养用户的依赖感和用户黏性。一般来讲，当用户输入多模态交互数据后，智能机器人对该多模态交互数据进行解析，并基于解析结果得到并输出最佳的输出结果。可以看出，现有的智能机器人的交互方式属于被动交互方式。

另外，现有的智能机器人的感情表达不具备循序渐进的过程，跳跃性大、不连贯。比如十分钟之前智能机器人还因为用户重拍它而表现出生气的情绪，而当用户突然对智能机器人输入“我今天数学得了100分，我太开心了！”的信息时，智能机器人往往会根据用户当前输入的信息而立刻表现出十分开心的情绪。可见，智能机器人从生气的情绪到十分开心的情绪的跳跃性是非常大的，不具备循序渐进的过程。

总地来说，现有的智能机器人一方面不能与用户进行主动交互，另一方面其感情表达不具备循序渐进的过程。这两方面因素都使得智能机器人无法提供最佳的用户体验。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种面向智能机器人的信息处理方法及系统。采用本发明的方法的智能机器人能够主动向用户表达感情状态，有助于提高用户体验效果。

实施例一

图1示出了本发明实施例面向智能机器人的信息处理方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的面向智能机器人的信息处理方法主要包括步骤101至步骤104。

在步骤101中，接收输入的多模态交互数据。

具体地，多模态交互数据一般由前端模块获得。多模态交互数据主要涉及视觉信息数据、语音信息数据和触觉信息数据等交互信息数据中的一类或几类。系统接收视觉信息、语音信息、触觉信息等交互信息后，对各类信息进行相应的处理，得到多模态交互数据。

例如，对于视觉信息，系统首先检测图像或视频信息，然后对检测到的图像、视频信息进行图像识别处理，得到图像表达的意思以及触发的事件。

对于语音信息，系统首先拾取用户输入的语音，然后对拾取到的语音进行语音识别，得到与该语音相对应的文本。

对于触觉信息，系统首先检测用户作用于问答机器人的触摸力度信息，然后从触摸力度信息中提取力度大小及受力点。本文中称为触摸描述，是标准格式的文本，其包含描述、力度大小、受力点等。

可采用本领域技术人员惯常采用的技术手段来实现针对上述视觉信息、语音信息和触摸信息的检测和处理，故本文不对这些技术手段进行展开说明。

这里，需要说明的是，本步骤所接收的多模态交互数据不限定为仅为用户输入的多模态交互数据，其还可以包括环境信息或者场景信息等。举例来说，多模态交互数据包括表示用户正在看电视的场景信息(此场景信息通过采集的视觉信息得到)。

在步骤102中，根据多模态交互数据，判断是否满足主动交互的条件。

具体地，智能机器人根据所获取的多模态交互数据，判断当前是否可以和用户进行主动交互。

在本发明一优选的实施例中，主动交互的条件优选为用户处于空闲状态。用户处于空闲状态具体表现在：例如，用户正在喝茶、用户正在看报纸、用户正在看电视、用户正在发呆等等。具体地，智能机器人可根据视觉信息判断用户是否处于空闲状态。

在本发明另一优选的实施例中，主动交互的条件优选为在结束被动交互后用户未离开。举例来说，用户与智能机器人刚刚完成问答交互后，用户并没有立即离开现场，而是仍停留在智能机器人的周围。

当满足上述任意一个主动交互的条件时，智能机器人可与用户进行主动交互。

当然，在具体实施例过程中，还需要考虑感情量化的积分是否处于可表达的区间内。也就是说，智能机器人是否能正确表达出待表达的感情参量。这里，对于感情量化的积分的可表达区间，本领域技术人员可自行设置，在本文中不做限定。

在步骤103中，在判断出满足主动交互的条件时，调用感情知识库中保存的针对当前用户的感情参量。

具体地，在判断出满足上述主动交互的条件时，即在判断出可以与当前用户进行主动交互时，智能机器人首先需要确定针对当前用户的感情参量。

这里对情感、情感参量、情绪、情绪参量、感情以及感情参量进行定义：

情绪：人在短时间内因外界或内在因素刺激而产生的一种心理变化。感情：人和人在长期相处的过程中建立起来的一种相对稳定的评价和体验。情感：人的情绪和感情统称为情感。

情绪参量：能准确标识情绪的一个或一组参数，也可以是一句话或者一个模态的参数。对情绪参量进行进行打分，就是对情绪参量进行量化。也就是说，情绪参量的得分表示能准确标识情绪的一个或一组数值。感情参量：能准确标识感情的一个或一组参数。情感能量：能标识情感状态的一个或一组参数。

可以看出，感情参量(或者称为感情量化积分)可以看成是对一定时间段内情绪的量化积分。

感情参量保存在感情知识库中，关于感情知识库的构建方法将在下一个实施例中进行详细的阐述。

在步骤104中，基于感情参量，与用户进行主动交互。

具体地，在从感情知识库中调取与当前用户相关联的感情参量之后，智能机器人基于该感情参量与用户进行主动交互。也就是说，智能机器人在该感情参量所对应的感情基调下该用户进行主动交互。

这里，主动交互指的是不必等待用户触发，而是有意识地主动发起交互的行为。在进行主动交互时，智能机器人可根据步骤101中获得的多模态交互数据来确定交互的主题，即智能机器人基于多模态交互数据向用户抛出一个话题，并基于该话题与用户展开交互。

举例来说，当用户正在喝茶的时候，智能机器人判断当前状况满足主动交互的条件，于是从感情知识库中调取出针对该用户的感情参量“喜欢这个用户”，基于这个感情参量，智能机器人向用户输出“亲，今天这么悠闲，你喝的是什么茶呀？”，或者输出“亲爱的，我都想你了！最近有什么有意思的事情吗？”

再举例，在用户刚刚与智能机器人交流完天气情况，并没有离开的情况下，智能机器人判断当前状况满足主动交互的条件，于是从感情知识库中调取出针对该用户的感情参量“害怕这个用户”，基于这个感情参量，智能机器人会小声地、胆怯地向用户提问“亲，你最近是准备出游吗？”。

应用本发明实施例的面向智能机器人的信息处理方法，使得智能机器人具备了自主表达感情的能力，而非必须受到用户触发的时候才能表达。在合适的时机或场合下，智能机器人能够基于感情参量主动地与用户进行交互，能够主动向用户表达感情状态，而且采用作为历史情绪的量化积分的感情参量使得智能机器人感情的表达循序渐进，跳跃性小，大大提高了用户的体验效果，有利于培养用户对智能机器人的依赖感和使用黏性。

实施例二

在实施例一的基础上，本实施例的面向智能机器人的信息处理方法还包括构建感情知识库的步骤。以下结合图2对构建感情知识库的方法进行详细地描述。

图2示出了本发明实施例中构建感情知识库的方法的流程示意图。如图2所示，本实施例中构建感情知识库的方法主要包括步骤201至步骤203。

在步骤201中，获取历史交互过程中针对用户的情绪参量及其发生的频次和时长。

具体地，首先获取过去预设时段内智能机器人针对用户的所有/主要的情绪刺激(这包括正向情绪刺激和负向情绪刺激)，然后对所获取的每个情绪刺激进行评分量化，得到对应每个情绪刺激的情绪参量，并统计各个情绪参量对应的频次和时长。

在步骤202中，根据情绪参量及其发生的频次和时长，得到针对用户的感情参量。

具体地，根据获取的情绪参量以及统计得到的情绪参量对应的频次与时长，得到针对该用户的感情参量。实际应用中，多频次、长时间的情绪刺激，就会转化为感情。

举例来说，如果在过去一个月内用户每天都会重拍机器人，则智能机器人在每个被重拍后都会产生害怕的情绪。在本实施例中，这种频次为每天一次，时长为一个月的害怕情绪，就会转化为害怕的感情。害怕的感情，表示智能机器人潜在地对用户存有恐惧、害怕的心理。这也意味着以后每当智能机器人与用户进行交互时，都会输出能够表现出唯唯诺诺、小心翼翼、胆战心惊等害怕感情的多模态输出数据，例如手抖动，说话不连贯等等。

在步骤203中，将感情参量保存在感情知识库中。

具体地，将步骤202得到的针对用户的感情参量保存在感情知识库中。感情知识库中保存有与不同用户分别一一对应的感情参量。

应用本实施例构建感情知识库的方法，根据过去预设时间段内的情绪参量及其对应的发生频次与时长来确定的感情参量更为准确，并且使感情参量受到情绪刺激等参数而发生缓慢的变化(而不会发生突变)，从而有利于智能机器人输出更为合适的多模态输出信息，有助于更一步提高用户的使用体验。

在本发明一优选的实施例中，记忆系统中保存有历史交互过程中智能机器人针对用户的所有/主要的情绪信息及其相对应的发生频率和时长。在上述步骤201中，直接从记忆系统中获取历史交互过程中针对用户的情绪参量及其发生的频次和时长。可以看出，记忆系统对于上述感情量化积分的过程起到了辅助性的作用。在具体实施过程中，记忆系统的主要作用是：对语义分析、视觉捕捉等参与输入信息的处理，对这类交互事件进行记载；记忆系统中除了包括人机交互进程当中交互总频次、交互总时长和激活时间等之外，还会对权重较高的情感刺激进行记录，包括用户对机器人的评价、以及用户表达自身情感状态。在确定感情参量的步骤中，也会优选地考虑记忆系统中保存的这些信息，以进一步保证所得到的感情参量的准确性。

在本发明一优选的实施例中，上述面向智能机器人的信息处理方法还包括对所构建的感情知识库进行更新的方法。更新的方法如图3所示，主要包括步骤301至步骤303。

在步骤301中，获取最新的针对用户的情绪参量及其发生的频次和时长。

在步骤202中，根据情绪参量及其发生的频次和时长，得到最新的针对用户的感情参量。

在步骤203中，将最新的感情参量保存在感情知识库中。

具体地，将从记忆系统中最新获取的情绪参量及其相对应的频次和时长与历史数据一直输入到步骤201中，然后经过步骤202的处理，得到当前的感情参量，并将当得到的感情参量保存在感情知识库中，从而实现对感情参量的更新。

应用本实施例的更新方法，能够实时更新感情知识库中保存的感情参量，有利于智能机器人输出更合适的多模态输出信息，从而有助于进一步提高用户的使用体验。

实施例三

对应于上述实施例一和实施例二，本发明实施例提供了一种面向智能机器人的信息处理系统。图4示出了本发明实施例面向智能机器人的信息处理系统的结构示意图。如图4所示，本发明实施例面向智能机器人的信息处理系统主要包括多模态交互数据接收模块401、判断模块402、感情知识库403、感情参量调用模块404和主动交互模块405。其中，多模态交互数据接收模块401通过判断模块402和感情参量调用模块404与主动交互模块405连接，并且感情参量调用模块404还与感情知识库403相连接。

具体地，多模态交互数据接收模块401，设置为接收输入的多模态交互数据。

判断模块402，设置为根据多模态交互数据，判断是否满足主动交互的条件。主动交互的条件优选为：用户处于空闲状态，或者，在结束被动交互后用户未离开。

感情知识库403，设置为保存有感情参量。

感情参量调用模块404，设置为在判断模块402判断出满足主动交互的条件时，调用感情知识库中保存的针对当前用户的感情参量。

主动交互模块405，设置为基于感情参量，与用户进行主动交互。

应用本发明实施例的面向智能机器人的信息处理系统，使得智能机器人具备了自主表达感情的能力，而非必须受到用户触发的时候才能表达。在合适的时机或场合下，智能机器人能够基于感情参量主动地与用户进行交互，能够主动向用户表达感情状态，而且采用作为历史情绪的量化积分的感情参量使得智能机器人感情的表达循序渐进，跳跃性小，大大提高了用户的体验效果，有利于培养用户对智能机器人的依赖感和使用黏性。

实施例四

本实施例在实施例五的基础上，新增了设置为构建感情知识库403的构建模块。图5示出了本发明实施例中构建模块的结构示意图。本实施例中构建模块包括顺次连接的历史信息获取单元501、感情参量获取单元502和保存单元503。

具体地，历史信息获取单元501，设置为获取历史交互过程中针对用户的情绪参量及其发生的频次和时长。

感情参量获取单元502，设置为根据情绪参量及其发生的频次和时长，得到针对用户的感情参量。

保存单元503，设置为将感情参量保存在感情知识库中。

应用本实施例构建模块，根据过去预设时间段内的情绪参量及其对应的发生频次与时长来确定的感情参量更为准确，并且使感情参量受到情绪刺激等参数而发生缓慢的变化(而不会发生突变)，从而有利于智能机器人输出更为合适的多模态输出信息，有助于更一步提高用户的使用体验。

在本发明一优选的实施例中，历史信息获取单元501具体设置为：从记忆系统中获取历史交互过程中针对用户的情绪参量及其发生的频次和时长。可以看出，记忆系统对于上述感情量化积分的过程起到了辅助性的作用。在具体实施过程中，记忆系统的主要作用是：对语义分析、视觉捕捉等参与输入信息的处理，对这类交互事件进行记载；记忆系统中除了包括人机交互进程当中交互总频次、交互总时长和激活时间等之外，还会对权重较高的情感刺激进行记录，包括用户对机器人的评价、以及用户表达自身情感状态。在确定感情参量的步骤中，也会优选地考虑记忆系统中保存的这些信息，以进一步保证所得到的感情参量的准确性。

在本发明一优选的实施例中，上述面向智能机器人的信息处理系统还包括用于更新感情参量的更新模块，该更新模块具体设置为：利用从记忆系统中获取的最新的情绪参量及其发生的频次和时长，来更新针对用户的感情参量。

应用本实施例的更新模块，能够实时更新感情知识库中保存的感情参量，有利于智能机器人输出更合适的多模态输出信息，从而有助于进一步提高用户的使用体验。

值得注意的是，实施例三和实施例四中各个模块及单元中的操作的具体细化，可参见上面结合图1至图3对本发明方法(具体参见实施例一和实施例二)的说明，在此不再详细赘述。

本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种面向智能机器人的信息处理方法，其特征在于，包括：

接收输入的多模态交互数据；

根据所述多模态交互数据，判断是否满足主动交互的条件；

在判断出满足主动交互的条件时，调用感情知识库中保存的针对当前用户的感情参量；

基于所述感情参量，与所述用户进行主动交互。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主动交互的条件为：所述用户处于空闲状态，或者，在结束被动交互后所述用户未离开。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：构建所述感情知识库，包括：

获取历史交互过程中针对所述用户的情绪参量及其发生的频次和时长；

根据所述情绪参量及其发生的频次和时长，得到针对所述用户的感情参量；

将所述感情参量保存在所述感情知识库中。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从记忆系统中获取历史交互过程中针对所述用户的情绪参量及其发生的频次和时长。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：利用从所述记忆系统中获取的最新的情绪参量及其发生的频次和时长，来更新针对所述用户的感情参量。

6.一种面向智能机器人的信息处理系统，其特征在于，包括：

多模态交互数据接收模块，设置为接收输入的多模态交互数据；

判断模块，设置为根据所述多模态交互数据，判断是否满足主动交互的条件；

感情知识库，设置为保存有感情参量；

感情参量调用模块，设置为在所述判断模块判断出满足主动交互的条件时，调用所述感情知识库中保存的针对当前用户的感情参量；

主动交互模块，设置为基于所述感情参量，与所述用户进行主动交互。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述主动交互的条件为：所述用户处于空闲状态，或者，在结束被动交互后所述用户未离开。

8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，还包括：构建模块，设置为构建所述感情知识库；所述构建模块包括：

历史信息获取单元，设置为获取历史交互过程中针对所述用户的情绪参量及其发生的频次和时长；

感情参量获取单元，设置为根据所述情绪参量及其发生的频次和时长，得到针对所述用户的感情参量；

保存单元，设置为将所述感情参量保存在所述感情知识库中。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述历史信息获取单元具体设置为：从记忆系统中获取历史交互过程中针对所述用户的情绪参量及其发生的频次和时长。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括：更新模块，设置为利用从所述记忆系统中获取的最新的情绪参量及其发生的频次和时长，来更新针对所述用户的感情参量。